"""
撰写代理模块
"""

import json
from typing import Dict, Any
from tools.file_tools import FileTools

class WritingAgent:
    """撰写代理"""

    def __init__(self, name: str = "撰写代理"):
        self.name = name
        self.file_tools = FileTools()
        self.retry_count = 0

    def execute(self, task: Dict[str, Any], research_data: str = None) -> Dict[str, Any]:
        """执行写作任务"""
        print(f"✍️ {self.name} 开始工作...")

        try:
            query = task.get("query", "")
            writing_style = task.get("writing_style", "professional")
            target_length = task.get("target_length", "中等")

            # 基于研究资料生成文章
            article_content = self._generate_article(
                query, research_data, writing_style, target_length
            )

            result = {
                "status": "success",
                "agent": self.name,
                "article_content": article_content,
                "writing_style": writing_style,
                "target_length": target_length,
                "timestamp": self._get_timestamp()
            }

            print(f"✅ {self.name} 完成文章初稿")
            return result

        except Exception as e:
            self.retry_count += 1
            error_result = {
                "status": "error",
                "agent": self.name,
                "error": str(e),
                "retry_count": self.retry_count,
                "timestamp": self._get_timestamp()
            }
            return error_result

    def _generate_article(self, query: str, research_data: str, style: str, length: str) -> str:
        """生成文章内容"""
        template = self.file_tools.load_template(style)

        # 根据长度调整内容量
        length_factors = {"短篇": 0.7, "中等": 1.0, "长篇": 1.5}
        factor = length_factors.get(length, 1.0)

        # 模拟文章生成（实际应用中会调用LLM）
        article_data = {
            "title": f"关于{query}的综合性文章",
            "overview": f"本文全面探讨了{query}的相关内容，基于最新研究资料进行分析。",
            "main_content": f"""
{query}是当前技术领域的热门话题。根据收集的研究资料，我们可以从多个角度进行分析。

首先，{query}的基本概念和原理值得深入探讨。研究显示，这一领域正在快速发展。

其次，在实际应用方面，{query}已经展现出巨大的潜力。各个行业都在积极探索其应用可能性。

最后，我们还需要关注{query}面临的挑战和未来发展方向。
            """.strip(),
            "applications": f"{query}在多个领域都有广泛应用，包括但不限于技术、教育、医疗等。",
            "summary": f"综上所述，{query}是一个充满机遇的研究领域，值得持续关注。"
        }

        return template.format(**article_data)

    def _get_timestamp(self) -> str:
        from datetime import datetime
        return datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")